Digital Analytics: cosa sono e come possono migliorare le attività di marketing

Per sfruttare il capitale di conoscenza incorporato nei dati, le aziende devono integrare la potenza e l'accuratezza dell'analisi dei dati nella loro strategia di marketing.

Le tecnologie e i sistemi digitali per il tracciamento dei comportamenti e delle interazioni online generano un'enorme quantità di informazioni che oggi possiamo analizzare con un grado di profondità e granularità mai raggiunto prima. Queste attività di misurazione, raccolta, analisi e rendicontazione sono le digital analytics , processi ormai diventati cruciali per il funzionamento di aziende e istituzioni, soprattutto in contesti informativi in ​​cui siamo tutti, imprese e consumatori, letteralmente inondati di informazioni.

L'analisi digitale viene utilizzata per risolvere diversi tipi di problemi aziendali e influisce su ogni aspetto del business: dalla finanza alle operazioni, dalle risorse umane al marketing (a cascata attraverso tutti i reparti aziendali). Oggi, tutte le parti che interagiscono a vario titolo in un mercato - imprese, individui, agenzie, intermediari - sono anche consumatori (e produttori) di analisi digitali.

Sul lato aziendale, l'analisi digitale ora gioca un ruolo chiave nello sviluppo di strategie di gestione dell'esperienza del cliente . Infatti, se la Customer Experience è l'insieme delle interazioni con i clienti, sia offline che online, dal primo contatto alla fidelizzazione , i digital analytics consentono di comprendere e ottimizzare questi comportamenti singolarmente e nel loro insieme, fornendo gli insight necessari per progettare soluzioni personalizzate esperienze del cliente.

Prima di spiegare in che modo l'analisi digitale influisce sulle iniziative di marketing, forniamo una definizione di base per chiarire eventuali dubbi.

Cos'è l'analisi digitale?

Il termine "analisi digitale" si riferisce a tutti i processi di raccolta, organizzazione e interpretazione dei dati che sono nativamente digitali o tradotti in una forma digitale e che vengono prodotti nel corso delle interazioni consumatore-marca durante il percorso del cliente.

L'analisi digitale può essere utilizzata per misurare e valutare le prestazioni di varie attività di marketing e per fornire alle aziende gli insight di cui hanno bisogno per progettare le azioni di comunicazione e vendita più efficaci. In questo senso, l'analisi digitale è sia attività di analisi dei dati sia i risultati di queste analisi.

La digital analytics rende comprensibili i dati restituendoli sotto forma di metriche , numeri con cui le aziende (e i marketer in particolare) sono in grado di misurare, quantificare e dare significato, anche operativo, alle proprie azioni. Il contenuto è efficace? Quale canale offre le migliori prestazioni? Il rendimento della campagna è soddisfacente? L'analisi digitale consente di rispondere a queste domande (e molte altre) e offre ai team di marketing e vendite una visione completa di come lead e clienti interagiscono con il marchio.

Le attività di digital analytics forniscono conoscenze utili alle aziende, che le utilizzano per dare forza e precisione alle proprie strategie di marketing e rendere più efficace e duraturo il rapporto instaurato con i propri clienti, sfruttando una tendenza alla personalizzazione che si sta affermando negli ultimi anni anni.

I metodi e i contenuti che i marchi utilizzano per costruire relazioni con i clienti (video online, ricerca, annunci display, social media) forniscono agli analisti una grande quantità di dati su come i clienti stessi utilizzano i canali digitali mentre perseguono i loro specifici programmi di acquisto e consumo.

Saper valutare il successo di una relazione cliente-azienda e comprendere il percorso del cliente richiede un framework adatto all'analisi dei flussi di dati. Questo è forse l'aspetto più importante dell'analisi dei dati all'interno dei flussi di lavoro del marketing digitale: la capacità di trasformare le informazioni raccolte in un report completo, coerente e significativo.

Mentre le opportunità per l'analisi dei dati e le aspettative sui suoi benefici sono cresciute a passi da gigante con l'evoluzione della tecnologia, l'ubiquità dell'analisi dei dati di cui godiamo oggi è il prodotto originale dei cambiamenti tecnologici nell'ultimo mezzo secolo, ma lo ha fatto non svilupparsi dal nulla e all'improvviso. Per esprimere le proprie idee, l'umanità ha analizzato e utilizzato i dati per millenni.

Per capire cos'è l'analisi digitale e come può migliorare le attività di marketing, proviamo a fornire una visione più ampia della nostra relazione e interazione con i dati, guardandola da una prospettiva storica.

Breve storia umana dell'analisi dei dati: esprimere idee con i dati

Se i dati sono sempre esistiti, possiamo identificare una lunga fase iniziale che si è conclusa qualche decennio fa con la creazione di dati digitali. Una storia di 7000 anni che è iniziata nelle forme più umili - semplici mappe utilizzate per documentare e descrivere il mondo - e si è evoluta nella pratica moderna che conosciamo oggi e si estende alla statistica, alla medicina, alla politica e a molti altri campi. Una disciplina che nel corso dei secoli ha progressivamente aggiunto nuove capacità, affrontato criticità in continua evoluzione, e alla fine è emersa, nelle parole di Kevin Hartman (che è stato Director of Analytics di Google ed è ora Chief Analytics Evangelist anche di Google), come “ una miscela equilibrata di arte e scienza.”

• Anche prima del 1600 diagrammi geometrici e mappe aiutavano la navigazione e l'esplorazione. Il XVII secolo vide lo sviluppo della geometria analitica, delle teorie sulla misurazione della probabilità e dell'aritmetica politica. Nel 1700 gli artisti crearono nuove forme grafiche per esprimere nozioni e descrivere fenomeni, anche molto complessi.
• Tra il 1800 e il 1849 le innovazioni industriali produssero flussi crescenti di informazioni che dovevano essere restituite in una forma visiva ordinata e comprensibile. L'ultima parte del XIX secolo è considerata da molti un'età dell'oro nell'analisi dei dati, con le sue innovazioni grafiche di impareggiabile bellezza.
• I primi decenni del '900 furono i “secoli bui” dell'analisi dei dati, durante i quali l'entusiasmo del secolo precedente fu soppiantato da un atteggiamento di generico rispetto della formalità.
• Dal 1950 in poi si registrò un nuovo impulso alla ricerca su strumenti e metodologie di analisi dei dati , in particolare sulle tecniche di visualizzazione che consentirono una progressiva democratizzazione dei dati. Lo sviluppo di sistemi informatici interattivi e dati ad alta dimensione è continuato senza sosta fino al 1994: computer e applicazioni hanno creato immagini efficaci e straordinariamente potenti elaborando quantità sempre maggiori di informazioni e sfruttando le conoscenze già acquisite su come visualizzare i dati.
• Dopo il 1994 , quando è stato introdotto il primo banner pubblicitario digitale, l'uso di Internet è cresciuto impetuosamente. Mentre negli Stati Uniti meno del 5% degli utenti navigava sul web nel 1994, nel 2014 questo era salito al 75% e vicino al 90% nel 2019 (Fonti: Nielsen Online, ITU, PEW Research e Internet World Stats). I 20 anni tra il 1994 e il 2014 (quando Internet e le grandi piattaforme avevano raggiunto la piena maturità) non hanno visto semplicemente l'aggiunta di un altro canale di comunicazione: la trasformazione tecnologica ha prodotto un cambiamento nella struttura stessa del rapporto tra brand e consumatori , consentendo ai consumatori di interagire online in modi che erano rigidamente preclusi offline. È stato durante questo periodo che ha avuto luogo il passaggio dalla trasmissione sui media tradizionali al narrowcasting sui canali digitali . Le aziende hanno potuto dotarsi di strumenti analitici in grado di raccogliere informazioni sul comportamento dei consumatori come mai prima d'ora e possono contare su metodi innovativi di misurazione e valutazione delle iniziative di marketing.

Sapere come si è evoluta l'analisi dei dati è importante perché dà un'idea di quanto sia arrivata alle applicazioni informatiche che oggi generano contenuti e immagini basati sui dati. La storia iniziale dell'analisi dei dati termina con la creazione dell'analisi digitale, che a sua volta inaugura la fase dell'era dell'informazione in cui viviamo oggi (Fonte: Digital Marketing Analytics: In Theory And In Practice, Kevin Hartman).

Come utilizzare appieno l'analisi digitale nel marketing: dallo ZMOT di Google al CDJ di McKinsey

Oggi viviamo un momento storico in cui una fase della storia della data analytics si è compiuta e un'altra ne è stata inaugurata, dove la digital analytics e l'analisi dei dati hanno ormai assunto una rilevanza assoluta nella comunicazione aziendale, nel marketing e nella pubblicità.

La proliferazione di punti di contatto in tutto il funnel ha moltiplicato le opportunità di interazione, facendo impennare la domanda di analisi sempre più accurate. L'accesso alle informazioni è cresciuto, così come la disponibilità di dispositivi mobili. Le aziende hanno perseguito la trasformazione digitale delle proprie attività investendo in digital analytics, con l'obiettivo di mettere ordine in ambienti informativi estremamente caotici e ottimizzare i processi aziendali.

I dati sono diventati la risorsa più preziosa per chiunque prenda o tenti di influenzare una decisione, inclusi i consumatori che cercano attivamente online informazioni a supporto delle proprie scelte.

Dall'utilizzo dei personal computer negli anni '80, alla diffusione del web negli anni '90, all'incredibile successo degli smartphone negli anni 2000, le traiettorie che le persone seguono durante i loro percorsi di acquisizione e le modalità con cui i brand interagiscono con i clienti sono cambiate radicalmente cambiato. Per inquadrare queste nuove dinamiche, le aziende hanno iniziato ad assumere particolari framework come quadri teorici in cui collocare le digital analytics, grazie alle quali possono dare senso a comportamenti sempre meno facilmente categorizzabili.

Zero Moment of Truth: come Google cattura il momento della scelta del consumatore

Nel 2011 Google ha introdotto il concetto di “Zero Moment of Truth” per indicare l'intervallo di tempo tra l'insorgenza di un bisogno e lo stimolo a cercare soluzioni per soddisfarlo, e il “First Moment Of Truth”, la situazione che, secondo al modello in tre fasi di P&G, si verifica ogni volta che i consumatori devono decidere tra proposte alternative. Con ZMOT, Google intendeva catturare la natura irregolare e ramificata della logica che guida le scelte di acquisto contemporanee, con i consumatori che arrivano sullo scaffale armati di molte più informazioni: dalle recensioni di prodotti lette su un sito specializzato a un account Facebook da un'esperienza personale con quel prodotto, dal tweet di una celebrità sull'innamoramento di quel marchio e dei suoi servizi, alle migliaia di pubblicità e approvazioni a cui siamo esposti ogni giorno.

The Zero Moment of Truth è un'istantanea di questa sovrapposizione disordinata e in gran parte imprevedibile di flussi di informazioni che i consumatori navigano per governare per raggiungere i loro obiettivi specifici, passando rapidamente da una fonte all'altra e spostandosi fluidamente tra il mondo online e quello offline. L' analisi digitale è essenziale per tenere conto di tali viaggi non lineari.

Il Customer Decision Journey di McKinsey: il processo decisionale al microscopio

Il Customer Decision Journey (CDJ) di McKinsey cerca di restituire il sistema incrociato di influenze che vengono esercitate sui consumatori durante il loro processo di acquisto. In particolare, identifica i momenti critici che i consumatori vivono prima di acquistare. L'analisi digitale consente di tradurre questa situazione di indecisione e tentativi ed errori in una serie di input che forniranno ai marketer spunti utili per progettare e implementare le loro strategie. Il percorso decisionale del cliente consiste in diverse fasi, ognuna delle quali rappresenta una fase distinta del processo decisionale. Ad ogni passaggio, i marchi ottengono informazioni sempre più accurate sulla loro relazione con i consumatori, che gli analisti possono utilizzare per ampliare e articolare la loro conoscenza del loro pubblico di destinazione. Il CDJ consente di riconoscere la logica alla base del viaggio di ogni cliente, indipendentemente dal prodotto oggetto di valutazione.

L'analisi digitale consente di creare esperienze cliente profilate e significative

Mentre i framework teorici sono ormai ampiamente conosciuti tra i professionisti, anche le tecnologie di analisi dei dati stanno diventando più accessibili , sia per i progressi negli strumenti open-source sia per la presenza di partner qualificati che possono aiutare le aziende a implementare e utilizzare con profitto soluzioni informatiche complesse e rigorose.

Oltre all'elemento tecnologico, anche l'ambiente economico, sociale e culturale ha esercitato una profonda influenza sulla domanda di analisi dei dati. La ricerca di soluzioni in grado di ridurre le condizioni di incertezza e la necessità di una maggiore accountability da parte delle imprese hanno contribuito alla nascita di modelli di business basati sul digitale e dato notevole impulso all'utilizzo della digital analytics.

Un marketer basato sull'analisi digitale, in grado di destreggiarsi tra media e canali diversi, ora opera utilizzando l' enorme quantità di informazioni a cui le organizzazioni hanno accesso , informazioni che provengono da una moltitudine di fonti diverse, sia proprietarie che di terze parti. I dati comportamentali, contestuali, psicografici, demografici, geografici e i risultati di misurazioni meno immediate come la customer satisfaction nei confronti di un brand, vengono utilizzati per attribuire significato operativo a ogni interazione con il brand e per costruire, a partire da questa interpretazione, dati più profilati e significativi esperienze.